湖南一模chatgpt数学题 湖南省一模成绩

本文目录一览：

• 1、1亿用户的ChatGPT老崩,7000万用户的文心一言却啥事没有?
• 2、记录一下ChatGPT的咒语心法
• 3、让AI像人类一样做高考数学题,夸克领跑、豆包紧随
• 4、70道数学题实测,DeepSeek、GPT4、豆包、文心...谁才是真正的理科状元...
• 5、Chat-GPT学习笔记-3

1亿用户的ChatGPT老崩,7000万用户的文心一言却啥事没有?

1、亿用户的ChatGPT频繁崩溃而7000万用户的文心一言运行稳定，主要与用户使用频率、使用类型差异以及算力资源支撑能力有关。

2、文心一言 VS ChatGPT “文心一言确实不如现在最好的ChatGPT版本，但差距也不是很大，可能就是一两个月的差别。目前差不多是ChatGPT今年1月份的水平。但大家早就忘了1月份它是什么样子，今天大家已经习惯GPT-4，GPT-4的技术跟我们只差一天出来，是一个其他大厂也很难去拿出一个东西相比的技术。

3、用户反馈不佳：已经使用过“文心一言”的用户反馈不尽人意，甚至有用户质疑其画图功能存在套壳、画皮、造假的嫌疑。例如，有博主推断百度把中文句子机翻成英语单词，然后用国外开源的“Stable Diffusion”生成图画，这一说法引起了舆论热议，不少用户还晒出“文心一言”生成的驴头不对马嘴的图片。

记录一下ChatGPT的咒语心法

示例2（物理）：问题：“七个齿轮首尾相接排成一圈，顺时针转动第三个，第七个如何转动？”引导指令：“步骤1：分析相邻齿轮的转动方向关系；步骤2：推导第三个到第七个的传递路径；步骤3：得出第七个的转动方向。”原理：分步指令将抽象问题转化为可操作的子任务，降低模型推理难度，提升答案准确性。

突破传统找活方式，锁定黄金资源渠道90%的人仍用落后方法找副业：2023年副业刚需人群暴涨300%，但多数人依赖某8同城等传统兼职平台，效率低且易踩坑。真正的黄金资源藏在三个地方：行业暗网群：聚集大量未公开的副业需求，如海外设计单子、ASMR音频素材交易等。

警惕信息泡沫：对AI生成内容加入个人观点，例如：“AI给出‘用恐惧营销提升转化率’的建议，但我的价值观是‘正向引导’，请修改为‘用希望感激发行动’的方案。”交叉验证：对关键信息用多个AI工具（如ChatGPT+Claude）对比输出，避免单一模型偏差。

AI与前沿技术专场《向心修炼》｜AI产品经理的底层修炼 推荐理由：百度/阿里/微软11年经验的AI产品经理，系统拆解策略型PM技能栈、多模态搜索转型、数据驱动北极星指标制定，以及技术局限性的破局思路。必听单集：《资深AI产品经理：从搜索到ChatGPT的思维跃迁》。

蝴蝶号快速增粉的八大心法与实战操作步骤，涵盖无需露脸打造高人气账号的核心策略，具体如下：明确账号定位，精准吸引目标粉丝定位核心逻辑：增粉的首要步骤是明确账号的受众群体及其需求，通过精准定位提升粉丝匹配度。例如，美食领域可定位为“懒人快手菜”，读书领域可定位为“睡前十分钟读书分享”。

让AI像人类一样做高考数学题,夸克领跑、豆包紧随

夸克：在整体速度测评中位列第一。豆包：以一分之差位列第二，做最难的解答题，单题最长耗费时间在4分钟左右。ChatGPT：虽然解题思考时间长，但会自己放大题目、左看右看，确认识别没有问题后再开始解题。元宝：第六题答题时间超过一分钟，且未识别出16题。识别准确率：AI考生们基本没让人失望，除了元宝有一题识别不出来，其他考生都是满分。

用户规模：其同名AI对话助手“豆包”在苹果APP Store及安卓应用市场AIGC类应用中下载量排名第一，日均处理token达千亿级，是国内使用量最大、场景最丰富的大模型之一。企业合作：通过火山引擎向企业市场开放服务，已与OPPO、荣耀、小米等智能终端厂商建立合作，推动AI技术落地多行业场景。

70道数学题实测,DeepSeek、GPT4、豆包、文心...谁才是真正的理科状元...

1、综上所述，DeepSeek-R1在本次70道数学题实测中表现最为出色，成为真正的理科状元。其强大的数学解题能力和逻辑推理能力使其在众多AI模型中脱颖而出。尽管R1模型在处理速度上可能稍慢，但其准确性和稳定性足以弥补这一不足。对于需要高精度数学解题能力的场景，DeepSeek-R1无疑是一个值得推荐的选择。

2、在数学逻辑、代码生成等专业领域，DeepSeek表现更优；在中文日常场景、多模态交互方面，豆包的表现更佳。核心能力差异（按场景划分）1）专业技术场景中DeepSeek更准确。

3、技术能力对比：垂直突破 vs 全能平庸DeepSeek：长文本处理：支持128k tokens上下文窗口，远超豆包（32k）和文心一言（16k），可高效处理代码生成、金融报告解析等复杂任务。数学推理：HumanEval代码评测准确率超GPT-4，但概率题易出错（如高考题得分错误）。

Chat-GPT学习笔记-3

Chat-GPT学习笔记核心内容总结如下：Chat-GPT与NLP的关系NLP（自然语言处理）是计算机科学中研究人类语言与计算机交互的学科，涉及语言学、编程、数学（概率统计、线性代数等）知识。Chat-GPT基于NLP技术，通过理解人类语言实现问答交互。其核心是让计算机解析语义并生成合理回应。

IntroductionChatGPT原理大语言模型（LLM）基础：基于前面几个词预测下一个词，以此类推生成文本。ChatGPT的特殊性：使用引入RHLF算法（根据人类反馈强化学习算法）的instruction tuned LLMs（指令调整后的大语言模型）。

GPT作为基础的语言模型，通过自监督学习的方式，构建了无标签数据集上的预训练模型。GPT2将注意力集中在了zero-shot场景，即无需额外微调即可应用于多种任务。GPT3则将关注点转向了Few-shot学习，即在有限数据情况下，模型能够实现高效学习与应用。

ChatGPT的角色：作为内容生成核心，提供多风格、多语言的文本输出，并通过微调（Fine-tuning）适配特定领域（如科技、美妆、教育）。优化技巧：使用Prompt Engineering（提示工程）控制输出质量，例如：“以小红书爆款笔记风格，生成10条关于‘ChatGPT写作技巧’的文案，每条包含3个emoji和1个话题标签”。